Медичне кодування на основі ШІ: як стартапи вирішують кризу $250B заявок у сфері охорони здоров'я

Американська система охорони здоров’я щорічно втрачає мільярди через відмови у виплатах. З близько $265 мільярдами у відмовлених претензіях щороку, медичні організації все більше звертаються до штучного інтелекту для оптимізації операцій та захисту доходів.

Основні причини зростання відмов

Масштаб проблеми вражає. Некоректне медичне кодування становить понад 40% відмов у претензіях, тоді як затримки у поданні документів додають ще 35%. Перевірка правомірності та попередні дозволи ускладнюють ці виклики ще більше. Для адміністраторів лікарень та команд, що займаються циклом доходів, ці відмови означають не лише втрату доходу, а й зростаючий операційний тиск.

Складність кодування значно зросла за останні роки. Класифікація діагностичних кодів з 19 000 варіантів за ICD-9 до майже 120 000 за ICD-11. Відстежувати зміни у правилах NCCI, політиках Medicare та вимогах платників стало практично неможливо для людських команд, що працюють на масштабі.

RapidClaims з $3.1М для революції автоматизації медичного кодування

Враховуючи цю системну проблему, RapidClaims офіційно вийшла з тіні з $3.1 мільйонами початкового фінансування для автоматизації медичного кодування на рівні підприємств. Раунд був підтриманий фондом Together Fund, глобальним інвестиційним інструментом з фокусом на програмне забезпечення, з підтримкою Better Capital, Neon Fund, Peercheque та DeVC.

Керівна команда компанії — Дюшянт Мішра $250 CEO(, Джот Сарап Сахні )CTO( та Абіней В’яс )CDO( — поєднує глибокий досвід у галузі охорони здоров’я з доведеними можливостями масштабування продуктів. Мішра вперше побачив цю можливість у 2018 році, працюючи в Abbott Healthcare, спостерігаючи, як лікарні борються з фрагментованими процесами циклу доходів. Ідея стала актуальною у 2022 році, коли рівень відмов зріс по всій країні, а великі мовні моделі продемонстрували очевидний потенціал для вирішення проблем кодування.

Варто зазначити, що RapidClaims зібрала консультативну мережу з провідних американських медичних установ, включаючи Оскара Бенавідіса )Виконавчий директор у Mass General(, Анкита Джейна )Засновника та CEO Infinitus( та Сачина Джейна )Президента та CEO Scan Health(.

Три спеціально створені AI-продукти для циклу доходів

RapidClaims впроваджує три окремі рішення, орієнтовані на різні сегменти процесу медичного кодування:

RapidCode забезпечує повністю автономне медичне кодування, усуваючи вузькі місця ручного введення через автоматизацію від початку до кінця, зменшуючи адміністративне навантаження та підвищуючи точність.

RapidAssist функціонує як інтелектуальний шар для існуючих команд кодування, перевіряючи документацію у картах, виявляючи прогалини та створюючи індивідуальні інструменти запитів на основі розумних правил для підвищення продуктивності людських кодерів, а не їх заміни.

RapidRisk використовує передовий AI для обчислення ризик-скорів )HCC та RAF(, а також рекомендує покращення документації на основі рамкових підходів, розроблених у співпраці з провідними фахівцями з CDI )Clinical Documentation Improvement(.

Ринковий імпульс та рання перевірка

Часовий фактор є стратегічним. Спільний аналіз Bain & Company і KLAS показав, що 80% медичних закладів США збільшують бюджети на IT та програмне забезпечення, при цьому пріоритетною є інвестиція у AI-технології. Трансформація циклу доходів постійно посідає перше місце у пріоритетах керівників систем охорони здоров’я, які прагнуть зменшити адміністративні витрати та повернути втрачені доходи.

RapidClaims швидко підтвердила відповідність продукту ринку, завершивши шість пілотних впроваджень за два місяці після бета-запуску у червні 2023 року, а ще п’ять пілотів вже заплановані до розгортання.

Манав Гарх, співзасновник Together Fund, заявив: “Можливості трансформації AI у спрощенні адміністративних процесів у циклах доходів є глибокими. Команда RapidClaims демонструє рідкісне поєднання глибоких знань систем охорони здоров’я та справжніх можливостей у реалізації AI — саме те, що потрібно для масштабного створення цінності.”

Дюшянт Мішра додав: “Ми спостерігаємо конкретні результати у зниженні витрат, швидкості обробки та покращенні чистого доходу завдяки AI. Хоча автоматизація є важливою, ми розуміємо, що досвідчені людські кодери залишаються безцінними для навігації складних нормативів та крайніх випадків. RapidAssist — це наша відданість підсиленню, а не заміщенню кваліфікованих кодерів.”